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全向轮运动平台pdf

于 2020-06-06 发布
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全向轮,全向移动2,3,4轮小车,变换矩阵。设李雅普诺夫函数为V1=;(x2+y2+0)求其导数如下,当渐进稳定时导数小于0Ⅵ1=xx+yy+ade =-kxre, yeke8上式系数为正时,李雅普诺夫函数的导数小于零,系统渐进稳定代入微分方程得到控制律如下:+ vr cos日a+k-xea+ v sin 8e t kyy+ke022差动轮直角坐标运动学方程差动轮与全向轮的区别是,全向轮小车速度方向与四个轮子的共同朝向相同可为仼意方向,而差动轮小车的切向速度方向与X轴重合,故方程中v=0微分方程如下v+v cos 0PRxet vr sin221差动轮直角坐标下控制律设计选择 Lyapunov函数如下:V2=(x2+y2)+(1k(-cosee对上式沿求导+-。sin6e cea-v+ vr cos ee)+yec-xew+ vr sin ge)D sin 0rev+xe vr cos 8e+yevr sin Be+rwr sin 0e -- sin 8 e11-Xev+xevr cos Be year sin 0e +Wrsin eeksinbe选择如下速度控制输入s。+kxxOrt vr(kye t kosine e)将上式代入 Lyapunov函数导数得到esin 2 0当上式系数为正时,V2≤0,故以上 Lyapunov函数选择正确。由此得到堪于运动学模型的轨迹跟踪速度控制律为2:os 8+lcV(kye t resin其中,k,kx,k为控制器参数。22.2控制器参数选取将控制律代入微分方程得下式(rt vr (lye t))xeRyexe(ar+ vr(kye t kesinee))+ vr sin Be-v (kye t kesinee)上式在零点附近线性化,忽略高次项得PR= ApA0Vrky -vr ke系数值与角速度和速度指令值共同决定系统根,当系数为正是所有根为负数。23对比仿真与结果仿真系统结果图如下ct(pea qle)p(7)elrorxPe, qe)图3轨迹跟踪结构图图中q(yo),v、o分别为移动机器人的线速度和角速度,ε1=(xy0)r,对于差动机器人运动学方程可表示为:COS日0Stn图中 J-sine0:pR=y):qa对于全向轮机器人运动学方程可表示为60sine cose ov=R(O)1 vy对角速度为0.2和线速度为5的圆形轨迹进行跟踪,仿真结果如下图:35302501510-5图4圆形轨迹跟踪仿真图图中×点线为差动轮跟踪轨迹,O点线为全向轮跟踪轨迹。、全向轮平台的设计对全向轮采用如下图所示的结构时,进行系统分析与设计图5互补型全向轮( omni wheels31运动学模型X图6全向轮式移动机器人运动学模型移动坐标X-Y固定在机器人重心上,而质心正好位于几何中心上。机器人P点在全局坐标系的位置坐标为:(x2y,0),三个全向轮以3号轮中心转动轴反方向所为机器人的ⅹ轴。假设三个全向轮完全相同,三个全向轮中心到车体中心位置的距离L。在移动坐标X-Y的速度用 1xe 1表示。由文献[3可得三个全间轮的速度与其在移动坐标和全局坐标系下的速度分量之间的关系分别为以下二式sin(60)xeV)=(-s(60os60)()=011-21-213×3ysin(60-0)Cos(60-6)sin(60+6)cos(60+6)Lysinecose32动力学模型在移动坐标X-Y中,设机器人在沿轴X2和Y方向上收到的力分别为Fx和Fyc第1、2、3号驱动轮提供给机器人的驱动力分别为f1、卫、3,机器人惯性转矩为M,根据牛顿第二定律可得到如下的动力学方程:3√3cos(30)-cos(30)01fFre=sin(30) sin (30)1ML2LTb22/2在地理坐标系X一Y下的方程如下:mxcos(30+0)-cos(30-0) sing 1fiFr= sin(30+0)sin(30-0)-cosefzL33基于动力学模型的控制器设计如上式所示,基于机器人动力学模型的控制方案,直接根据机器人的动力学模型设讣运动控制器,控制器的输出为机器人上驱动电机的驱动电压。基于动力学模型的控制方案,不需对驱动电机进行底层的速度控制,消除了底层速度控制带来的延时。由功力学方程:nmx3×3M」可知在休坐标系中各个方向上的控制输入输出是独立的并且相互之间无耦合;于是可在体坐标中对各个控制量分别进行控制。当以各个电机电压作为控制量U时,对体坐标系中各个方向上的控制量UF经过Ta3×3变换后得到各个电机的控制量UUF先对输入UF到体坐标各个方冋上速度V的系统等效参数[m′门进行辨识,得到由控制量UF到体坐标速度Ⅴ的传递函数:然后设计UF的控制器,经过变换后得到各电机的电压U;速度控制指令 1xe vye (l由第2节控制律求得。34基于编码器的位姿推算圆弧模型在文献L4中介绍机器人里程计圆弧模型是把移动机器人在运动过程中的实际轨迹通过圆弧去逼近234图7平台样品示意图YAYR11B(x12+11Un-1XAA(r()图8采样期间的圆弧运动轨迹图中A(xmy,0n)和B(xnx+1,yn+1,On+1)分别为在采样时问间隔内起始点与终点的位姿坐标,AB为采样期间的圆弧轨迹,利用图中儿何关系可以得到运动轨迹为圆弧时的推算公式如下L(△SR+△S少sin△SR-△Sn+1xn+6n+2(△sinenR△SL(ΔSR+△S△SYn+1=ynCOS+

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service),是构建各类分布式应用的核心服务,它的作用是采用类似文件系统的树形命名空来让分布式进程互相协同工作。例如,当集群变更导致特定的服务被迫改变物理运行位置时,如服务器或者网终故障、配置调整或者扩容时,借助女可以使其他程序快速定位到该服务新的接入点,从而保证了整个平台的高可靠性和髙可用性。女娲基于类 Paxos协议[15],由多个女娲 Server以类似文件系统的树形结构存储数据,提供高可用、高并发用户请求的处理能力。女娲的目录表小一个包含文件的集合。与Unix中的文件路径一样,女娲中路径是以“/”分割的,根目录( Root entry)的名字是“/”,所有目录的名字都是以“/”结尾的。与Unix文件路径不一样之处在于:女娲中所有文件或日录都必须使用从根目录开始的绝对路径。由于女娲系统的设计目的是提供协调服务,而不是存储大量数据的,所以每个文件的内容( Value)的大小被限制在IMB以内。在女娲系统中,每个文件或目录都保存有创建者的信息。一旦某个路径被用户创建,其他用户就可以访问和修改这个路径的值(即文件内容或目录包含的文件名)。女娲攴持 Publish/ Subscribe模式,其中一个发布者、多个订阅者(OnePublisher/ Many Subscriber)的模式提供了基本的订阅功能:另外,还可用通过多个发布者、多个订阅者( Many Publisher/ Many Subscriber)的方式提供分布式选举( Distributed election)和分布式锁的功能。再举一个使用女娲来实现负载均衡的例子:提供某一服务的多个节点,在服务启动的时候在女娲系统的同一日录下创建文件,例如, server1创建文件nuwa:// cluster/ myservice/ server1”, server2在同一目录下创建“nuwa:// cluster/ myservice/ server2”。当客户端使用远程过程调用的时候」首先列举女娲服务中“nuwa:// cluster/ myservice”目录下的文件,这样就可以荻得 server1和 server2,客户端随后可以从中选择一个节点发出自己的请求阿里云allyn. com打造数据分享第一平台从而实现负载均衡。32.远程过程调用(夸父)在分布式系统中,不同计算机之间只能通过消息交换的方式进行通信。显式的消息通信必须通过 Socket接口编程,而远程过程调用( Remote procedureCall,简称RPC[9])可以隐藏显式的消息交换,使得程序员可以像调用本地函数一样来调用远程的服务夸父( Kuafu)是飞天内核中负责网络通信的模块,它提供了一个RPC的接,简化编写基于网络的分布式应用。夸父的设计目标是提供高可用(7x24小时)、大吞吐量( Gigabyte)、高效率、易用(简明APⅠ、多种协议和编程接口)的RPC服务。RPC客户端( RPC CLient)通过URI指定请求需要发送的RPC服务端( RPC Server)的地址,目前夸父支持两种协议形式。TCP:例如,tep:// fooserver01:9000●Ⅶuwa:例如,nuwa:/nuwa01/ Fooserver与用流( stream)传输的TCP通信相比,夸父通信是以消息( Message)为单位的,支持多种类型的消息对象,包括标准字符串std:: string和基于td:map实现的若干 string键值对。夸父RPC同时攴持异步( asynchronous)和同步( synchronous)的远程过程调用形式。异步调用:RPC函数调用吋不等接收到结果就会立即返回;用户必须通过显式调用接收函数取得请求结果。●同步调用:RPC函数调用时会等待,直到接收到结果才返回。在实现中,同步调用是通过封装异步调用来实现的。在夸父的实现中,客户端程序通过 Unix domain socket与本机上的一个夸父代理( Kuafu proxy)连接,不同计算机之间的夸父代理会建立一个TCP连接这样做的好处是可以更高效地使用网络带宽,系统可以支持上千台计算机之间的互联需求。此外,夸父利用女娲来实现负载均衡;对大块数据的传输做了优化与TCP类似,夸父代理之问还实现了发送端和接收端的流控( Flow Coηtrol)机制阿里云allyn. com打造数据分享第一平台33.安全管理(钟馗)钟馗( Zhongkui)是飞天内核中负责安全管理的模块,它提供了以用户为单位的身份认证和授权,以及对集群数据资源和服务进行的访问控制。用户的身份认证( Authentication)是于密钥机制的。用户对资源的访问控制是基于权能( Capability)机制进行授权( Authorization)的Capability是用于访问控制的一种数据结构,它定义∫对一个或多个指定的资源(如目录、文件、表等)所具有的访问权限。用户访问飞天系统的资源时必须持有 Capability,否则即视为非法。打个比方,如果把 Capability理解为地铁票,乘坐地铁(对地铁的一种访问方式)的时候必须要有 Capability,即地铁票。密钥对是基于公开密钥方法的,包括一个私钥和相对应的公钥。在飞天系统中,密钥对用于数字签名服务,以保证 Capability的不可伪造。换句话说,私钥用于生数字签名(如签发 Capability),公钥用于验证数字签名的有效性(如验证签发过的 Capability的有效性)考虑到网络通信时任何通信节点都是不可信的,所以即使是飞大自身模块内部之间的通信也同样是需要认证和授权的,而且验证的机制也完全一样。34.分布式文件系统(盘古)盘古( Pangu)是一个分布式文件系统,盘古的设计目标是将大量通用机器的存储资源聚合在一起,为用户提供大规模、高可靠、高可用、高吞吐量和冋扩展的存储服务,是飞天内核中的一个重要组成部分。大规模:能够支持数十PB量级的存储大小(1PB-1000T3),总文件数量达到亿量级。数据高可靠性:保证数捃和元数据( Metadata)是持久保存并能够正确访问的,保证所有数据存储在处于不同机架的多个节点上面(通常设置为3)。即使集群中的部分节点岀现硬件和软件故障,系统能够检测到故障并自动进行数据的备份和迁移,保证数据的纹全存在5阿里云allyn. com打造数据分享第一平台服务高可用性:保证用户能够不中断地访问数据,降低系统的不可服务时间。即使岀现软硬件的故障、异常和系统升级等情况,服务仍可正常访问。髙昋吐量:运行时系统Ⅰ/0吞吐量能够随机器规模线性增长,保证响应时间高可扩展性:保证系统的容量能够通过增加机器的方式得到白动扩展,卜线札器存储的数据能够自动迁移到新加入的节点上同时,盘古也能很好地支持在线应用的低延时需求。在盘古系统中,文件系统的元数据存储在多个主服务器( Master)上,文件内容存储在人量的块服务器( Chunk server)上。客户端程序在使用盘古系统时,首先从主服务器获取元数据信息(包括接下来与哪些块服务器交互),然后在块服务器上直接进行数据操作。由于元数据信息很小,大量的数据交互是客户端直接与块服务器进行的,因此盘占采用少量的主服务器来管理元数据,并使用 Paxos协议[15]保证元数据的致性。此外,块大小被设置为64MB,进一步减少了元数据的大小,因此可以将元数据全部放到内存里,从而使得主服务器能够处理大量的并发请求块服务器负责存储大小为64B的数据块。在向文件写入数据之前,客户端将建立到3个块服务器的连接,客户向主副本( Replica)写入数据以后,由主副本负责向其他副本发送数据。与直接由客户端向三个副本写入数据相比,这样可以减少客户端的网终带宽使用。块副本在放置的时候,为保证数据可用性和最大化地使用网络带宽,会将副本放置在不同机架上,并优先考虑磁盘利用率低的杋器。当硬件故障或数据不可用造成数据块的副本数目达不到3份的时候,数据块会被重新复制。为保证数据的完整性,每块数据在写入时会同时计算一个校验值,与数据同时写入磁盘。当读取数据块的时候,块服务器会再次计算恔验值与之前存入的值是否相同,如果不同就说明数据出现了错误,需要从其他副木重新读取数据。在线应用对盘古提出了与离线应用不同的挑战:OSS、OTS要求低吋延数据读写,ECS在要求低吋延的同吋还需要具备随机写的能力。针对这些需求,盘古实现了事务日志文件和随机访问文件,用以支撑在线应用。其中,日志文件通过阿里云allyn. com打造数据分享第一平台多种方法对时延进行了优化,包括设置更高的优先级、由客户端直接写多份拷贝而不是用传统的流水线方式、写入成功,不经过 Master确认等。随机访问文件则允许用户随机读写,同时也应用了类似日志文件的时延优化技术。35.资源管理和任务调度(伏羲)伏羲(Fuxi)是飞天内核中负责资源管理和任务调度的模块,同时也为应用开发提供了一套编程基础框架。伏羲同时支持强调响应速度的在线服务和强调处理数据吞吐量的离线任务。在伏羲中,这两类应用分别简称为 Service和Job在资源管理方面,伏羲主要负责调度和分配集群的存储、计算等资源给上层应用;管理运行在集群节点上任务的生命周期;在多用户运行环境中,支持讣算额度、访问控制、作业优先级和资源抢占,达到在保障公平的前提下,有效地共享集群资源。在任务调度方面,伏羲囿向海量数据处理和大规模计算类型的复杂应用,提供了一个数据驱动的多级流水线并行计算框架,在表述能力上兼容MapReduce l12」、Map- Reduce-erge等多种编程模式;自动检测故障和系统热点,重试失败任务,保证作业稳定可靠运行完成;具有高可扩展性,能够根据数据分布优化网终开销。伏羲中应用了“ Master/ Worker”工作模型。其中, Master负责进行资源中请和调度、为 Worker创建工作计划(Plan)并监控 Worker的生命周期, Worker负责执行具体的工作计划并及时向 Master汇报工作状态( Status)。此外, Master支持多级模式,即一个 Master可以隶属于另外一个 Master之下伏羲 Master负责整个集样资源管理和调度,处理Job/ Service启动、停止Failover等生命周期的维护。同时伏羲 Master支持多用户额度配冒、Job/ Service的多优先级设置和动态资源抢占逻辑,可以说是飞天的“大脑”伏羲对资源调度是多维度的,可以根据CPU、内存等系统资源,以及应用自定义的虚拟资源对整个机群进行资源分配和调度土伯(Tubo)是部署在每台由伏羲管理的机器上的后台进程,负责收集并向伏羲 Master报告本机的状态,包括系统资源的消耗、 Master或 Worker进程的运行、等待、完成和失败事件,并根据伏羲 Master或者Job/ Service master阿里云allyn. com打造数据分享第一平台的指令,启动或杀死指定的 Master或 Worker进程。同时土伯还负责对计算机健康状况进行监控,对异常 Worker(比如内存超用)进行及时的清理和汇报对于在线服务( Service),由伏羲 Master负责 Service master的启动与状态监控,处理相应 Service master的资源申请请求。 Service master负责管理Service Worker的任务分配、生命周期管理以及 Failover的管理。对于离线任务(Job),伏羲 Master负责 Job Master的启动与状态监控,处理相应 Job master的资源申请凊求。 Job master根据用户输入的Job描述文件,将仼务分解成一个或以上的Task,每个Task的资源申请、 Task Worker的调度和生命周期维护由 Task master负责3.5.1.在线服务调度在飞天内核中,每个 Service都有一个 Service master和多个不同角色(Role)的 Service worker,它们一起协同工作来完成整个服务的功能。 ServiceMaster是伏羲 Master管理下的子 Master( Child master),它负责这个 Service相关的资源申请、状态维扩以及故障恢复,并定期与伏羲 Master进行交互,确保整个 Service正确、正常地运行。每个 Service Worker的角色和执行的动作,都是由用户来定义的每个 Service Worker负责处理一个到多个数据分片( Partition),同一时刻一个分片只会被分型到一个 Service Worker处理。将数据分割成为互不相关的分片,然后将不同分片给不同 Service worker来处理是构建大规模应川服务的关键特性。数据分片是一个抽象的概念,在不同的应川中有不同的含义。在服务运行的过程中,每个 Seryice的数据分片的数和内容都是可以动态变化的,应用程序可以根据实际需要对数据分片动态地进行加载(Load)、卸载( Unload)、分裂( Split)和迁移( Migrate)等操作。3.5.2.离线任务调度在飞天中,一个离线任务(Job)的执行过程被抽象为一个有向无环图( Directed Acyclic graph,简称DAG):图上每个顶点对应一个Task,每条边对应一个 Pipeline。个连接的两个Task的 Pipeline表示前个Task的输出
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